Ericsson destaca infraestrutura inteligente para suportar a nova era da IA física

A aplicação de IA na gestão das redes reduz custos operacionais, libera capital e melhora a qualidade do serviço, tornando as operadoras mais competitivas. Após o Mobile World Congress (MWC) 2026, Rodrigo Dienstmann, presidente da Ericsson para o Cone Sul da América Latina, detalhou a visão da empresa sobre o futuro do setor de telecomunicações, destacando a transição de redes centradas no consumo humano para uma infraestrutura inteligente, preparada para a era da IA Física.

Segundo o executivo, essa mudança representa uma transformação quase genética para a indústria, que abrirá caminho para novos modelos de negócio, exigirá uma nova arquitetura de rede e posicionará a Ericsson como parceira fundamental das operadoras nesta jornada.

“Estamos vivendo uma mudança quase genética na forma como as redes são projetadas e operadas. Elas não serão mais “engenheiradas” apenas para o uso humano, mas para uma nova era de IA Física, o que muda completamente a lógica da indústria”, afirma Dienstmann.

A seguir, os principais temas abordados pelo executivo:

A ascensão da IA Física e o impacto nas redes
A Inteligência Artificial está evoluindo de modelos baseados em texto para a IA Física, que envolve robôs, drones, óculos de realidade aumentada e câmeras inteligentes. Diferente do uso humano, que é predominantemente focado em download de dados, essas aplicações vão gerar um imenso volume de dados no uplink (envio de imagens, telemetria, entre outros). Isso exigirá uma arquitetura de rede descentralizada para a inferência de baixa latência – a capacidade de processar dados na borda da rede (Edge Computing) para garantir respostas em tempo real, sem sobrecarregar os dispositivos com processamento e consumo de bateria.

Automação e novos modelos de negócio
A estratégia da Ericsson é apoiar as operadoras na adaptação a essa nova realidade. Isso se desdobra em três principais frentes:

Evolução tecnológica: incentivar a adoção do 5G Standalone (SA), que oferece maior flexibilidade, e a implementação do network slicing (fatiamento de rede), permitindo a criação de redes virtuais com características específicas para cada caso de uso (um drone, um game, uma aplicação crítica).
Monetização via APIs: capacitar as operadoras a expor as funcionalidades avançadas de suas redes por meio de APIs. Isso permite que desenvolvedores criem aplicações inovadoras e que as operadoras gerem novas fontes de receita, vendendo serviços de rede sob demanda e não apenas pacotes de dados.
Automação da gestão da rede: as redes estão se tornando cada vez mais autônomas. A Ericsson está na vanguarda do desenvolvimento de agentes de IA que gerenciam a rede de forma proativa, otimizando desde o consumo de energia até a qualidade da experiência do cliente e a resiliência. O objetivo é que as redes do futuro respondam a “intenções” de negócio, não apenas a comandos manuais.
Contexto de mercado e fontes de financiamento
Segundo o executivo, o mercado global de redes móveis está “flat” e as operadoras estão sendo mais rigorosas e “cirúrgicas” com seus investimentos (CapEx). No entanto, ele aponta de onde virão os recursos para financiar essa evolução:

Eficiência operacional: a aplicação de IA na gestão das redes reduz custos operacionais, libera capital e melhora a qualidade do serviço, tornando as operadoras mais competitivas.
Novas receitas: a criação de serviços de valor agregado, como conectividade premium em estádios, redes privativas para indústrias (portos, mineração) e serviços baseados em
slicing, gerará o retorno necessário para justificar os novos investimentos.
O futuro com o 6G e a IA específica para Telco
O executivo também mencionou que o 6G, previsto para 2030, já vai nascer com uma arquitetura nativa em IA e trará capacidades inovadoras, como o sensoriamento da rede. Além disso, iniciativas como o Open Telco AI buscam criar uma IA especializada no domínio de telecomunicações, garantindo que a automação seja segura, resiliente e fundamentada nas complexidades do setor, em vez de depender de modelos de IA genéricos.